突破GIS瓶颈：大型海量数据分布式组织与管理策略

本文主要探讨了大型地理信息系统（GIS）中海量数据的分布式组织与管理。作者马荣华和黄杏元针对GIS发展中的一大挑战——海量空间数据，给出了详细的分析。他们认为，随着GIS规模的扩大，数据量的激增成为限制其进一步发展的瓶颈，这是大型GIS的核心特性。 首先，他们从应用的角度定义了大型GIS，强调了海量数据对于这类系统的重要性。他们指出，海量数据的产生主要源于数据的复杂性、多样性以及GIS应用的需求增长。为了解决这个问题，关键之一是采用分布式数据库技术，将数据分散存储和管理，这不仅改变了传统的GIS数据共享模式，也带来了新的数据共享和访问方式。 作者提出了两种基于不同技术的解决方案来处理海量数据： 1. **基于元数据的异质数据获取**：元数据在此处扮演着关键角色，通过统一的标准和接口，能够实现不同来源和格式的异质数据的集成和访问。这种方法依赖于Java、JDBC（Java Database Connectivity）等技术，使得系统能够高效地检索和处理大规模的数据集。 2. **基于FDBS的异质数据库一体化**：FDBS（Federated Database System）是一种分布式数据库技术，它将多个独立的数据库作为一个整体进行操作，解决了数据的分布性和完整性问题。然而，这个方案目前还存在一些技术挑战，如数据一致性、性能优化等问题。尽管如此，它被视为前一种方法的扩展，通过解决这些问题，可以进一步推动大型GIS的分布式组织与管理。 文章指出，虽然基于元数据的方法目前更为可行，但基于FDBS的方案在未来具有更大的潜力，因为它提供了更深层次的数据整合能力。设计上的构件化特性使得这两种方法能够随着技术的进步逐渐融合，通过逐步添加相关的组件，实现大型GIS分布式组织与管理的渐进式发展。 本文的核心知识点包括：海量数据在大型GIS中的挑战、分布式数据库的重要性、元数据在异质数据获取中的作用、FDBS在一体化异构数据库中的应用以及未来技术发展趋势。这些内容对于理解和设计大型GIS系统的数据管理策略具有重要的参考价值。